[发明专利]自适应数字滤波器、FM接收机、信号处理方法及程序

说明书

技术领域

本发明涉及一种自适应数字滤波器，更具体地，涉及对于FM(调频)接收机的多径均衡器适用的一种自适应数字滤波器、一种FM接收机、一种信号处理方法、以及一种在计算机上执行的程序。

背景技术

在FM无线电广播和电视广播中使用的FM调制波是通过音乐信号对正弦波载波信号进行相位调制的信号。FM调制波具有对噪声的高抗性，并且可以以较低的失真度传输具有15kHZ的宽频带的音乐信号。然而，在多径传播路径中，该多径传播路径包括除了无线电波直达路径之外的路径，并且在该多径传播路径中无线电波被诸如建筑物的障碍物反射从而具有延迟地到达，解调所需的相位信息受与直达波一起接收的强反射波的影响而被扰乱，因此在解调信号中发生失真。将作为多径传播路径的结果而产生的该失真称为“多径失真”。将用于通过补偿多径传播路径的特性来减少多径失真的均衡器称为“多径均衡器”或“多径失真消除器”。

多径均衡器通过使接收信号经过具有多径传播路径的逆特性的滤波器，即逆滤波器，来补偿接收信号中的多径效应。多径传播路径的特性根据环境而改变，因此也必须根据随时间而变的条件来优化该逆滤波器的特性。因此，自适应数字滤波器典型地用作逆滤波器。

自适应数字滤波器是具有根据环境中的变化来自动更新滤波器系数的能力的滤波器。将用于在每个时间点处计算滤波器系数的算法称为“自适应算法”，LMS(最小均方)算法是一个有代表性的示例。在广义上，LMS算法是基于最速下降方法对均方误差进行最小化的方法，并且提供了稳定和运算量小的优点。被称为“复合LMS算法”的自适应算法也是已知的。复合LMS算法是LMS算法的扩展，其中输入信号、输出信号、目标信号以及滤波器系数中的每一个均为复数量，用于例如当输入为窄带高频信号时分离同相分量和正交分量并实现自适应。

另一方面，使用自适应数字滤波器来实现的传统的均衡器需要用于该自适应的参考信号(训练信号)，并且该需求由于通信中的中断和冗余的参考信号而易于导致通信效率的降低。相反地，近来开发的被称为“盲均衡器”的均衡器仅基于接收信号来执行信号的可恢复均衡，而不需要用于自适应的参考信号。用于该类型盲均衡的应用的算法被称为“盲算法”，CMA(恒模算法)是一个有代表性的示例。在C.RichardJohnson，Jr.，Philip Schniter，Thomas J.Endres，James D.Behm，DonaldR.Brown和Raúl A.Casas的“Blind Equalization Using the ConstantModulus Criterion：A Review”(IEEE学报，Vol.86，No.10，1998年10月)(在下文中称为“非专利文献1”)中公开了CMA的一个示例。

如非专利文献1中所示出的，CMA典型地表示一种算法，该算法将与输出信号(例如滤波器输出的包络)相关的统计量或高阶统计量作为指标，并且更新滤波系数以使得该指标趋近于目标值。在J.R.Treichler和B.G.Agee的“A New Approach to Multipath Correction ofConstant Modulus Signal”(IEEE Transactions on Acoustics，Speech，andSignal Processing，Vol.31，No.2，第459-472页，1983年4月)(在下文中称为“非专利文献2”)中公开了使用等幅调制波的示例，其中该调制波的幅度如同FM调制中一样是固定的。如非专利文献2所示，当使用等幅调制波时，将滤波器输出的包络(即幅度)用作指标，并更新滤波系数以最小化目标值与通过滤波器之后的信号的包络值之间的误差。通过这种方式，修正了相位失真以及包络失真，并且消除了多径传播路径的反射波的影响。这里，CMA的原理不同于自适应算法。在CMA中，将诸如前述的LMS算法的自适应算法用作用于计算每个时间点处的滤波系数的自适应算法。